PostgreSQL : 문서 : 10 : 9.13. 스포츠 토토 베트맨 검색 기능 및 연산자

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9.13.스포츠 토토 베트맨 검색 기능 및 연산자
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9.13.스포츠 토토 베트맨 검색 기능 및 연산자

표 9.40,표 9.41및표 9.42전체 스포츠 토토 베트맨 검색을 위해 제공되는 기능과 연산자를 요약합니다. 보다사설 토토 : 문서 : 10 : 12 장. 전문 검색에 대한 자세한 설명postgresql의 스포츠 토토 베트맨 검색 시설.

표 9.40.스포츠 토토 베트맨 검색 연산자

운영자	반환 유형	설명	example	결과
`@@`	`부울`	`tsvector`매치`tsquery`?	`to_tsvector ( 'Fat Cats Ate Rats') @@ To_tsquery ( 'Cat & Rat')`	`t`
`@@@`	`부울`	감가 상각 된 동의어`@@`	`to_tsvector ( 'Fat Cats Ate Rats') @@@ To_tsquery ( 'Cat & Rat')`	`t`
`\|\|`	`TSVECTOR`	Concatenate`TSVECTOR`S	`'a : 1 b : 2':: tsvector \|\| 'C : 1 D : 2 B : 3':: tsvector`	`'A': 1 'B': 2,5 'C': 3 'D': 4`
`&&`	`tsquery`	and`tsquery`s Together	`'fat \| rat ':: tsquery &&'cat ':: tsquery`	`( 'fat'\| 'rat') & 'cat'`
`\|\|`	`tsquery`	또는`tsquery`s Together	`'지방 \| 쥐 ':: tsquery \|\|`	`( 'fat'\| 'rat') \| '고양이'`
`!!`	`TSQUERY`	부정 A`tsquery`	`!! '고양이':: tsquery`	`! 'cat'`
`<--`	`tsquery`	`TSQUERY`이후`TSQUERY`	`to_tsquery ( 'fat') <-- to_tsquery ( 'rat')`	`'fat'<- '쥐'`
`@`	`부울`	`tsquery`다른 것을 포함합니까?	`'cat':: tsquery @ 'cat & rat':: tsquery`	`F`
`<@`	`부울`	`TSQUERY`포함되어 있습니까?	`'cat':: tsquery <@ 'cat & rat':: tsquery`	`t`

Note

thetsquery봉쇄 연산자는 두 쿼리에 나열된 Lexemes 만 고려하여 결합 연산자를 무시합니다.

표에 표시된 연산자 외에도 일반 B- 트리 비교 연산자 (=,<등)는 유형에 대해 정의됩니다TSVECTORandtsquery. 스포츠 토토 베트맨 검색에는 그다지 유용하지 않지만 예를 들어 이러한 유형의 열에서 고유 인덱스를 구축 할 수 있습니다.

표 9.41.스포츠 토토 베트맨 검색 기능

기능	반환 유형	설명	example	결과
`array_to_tsvector (스포츠 토토 베트맨 [])`	`tsvector`	Lexemes의 배열 변환`tsvector`	`array_to_tsvector ( 'fat, cat, rat':: text [])`	`'고양이' '뚱뚱한'쥐 '`
`get_current_ts_config ()`	`RegConfig`	기본 스포츠 토토 베트맨 검색 구성	`get_current_ts_config ()`	`영어`
`길이 (TSVECTOR)`	`정수`	Lexemes의 수`TSVECTOR`	`길이 ( 'Fat : 2,4 Cat : 3 Rat : 5a':: tsvector)`	`3`
`Numnode (tsquery)`	`Integer`	Lexemes 수와 운영자의 수`tsquery`	`Numnode ( '(fat & rat) \| cat':: tsquery)`	`5`
`Plainto_tsquery ([config RegConfig,]쿼리 스포츠 토토 베트맨)`	`tsquery`	농산물`tsquery`문장 부호 무시	`Plainto_tsquery ( '영어', '뚱뚱한 쥐')`	`'fat'& 'rat'`
`Phraseto_tsquery ([config RegConfig,]쿼리 스포츠 토토 베트맨)`	`tsquery`	농산물`tsquery`문구를 검색하여 구두점을 무시합니다	`Phraseto_tsquery ( '영어', '뚱뚱한 쥐')`	`'fat'<- '쥐'`
`QueryTree (쿼리 tsquery)`	`스포츠 토토 베트맨`	a의 색인 가능한 부분을 얻으십시오`tsquery`	`Querytree ( 'foo &! bar':: tsquery)`	`'foo'`
`setweight (Vector TSVECTOR,weight "char")`	`TSVECTOR`	할당`웨이트``Vector`	`setweight ( 'fat : 2,4 cat : 3 rat : 5b':: tsvector, 'a')`	`'cat': 3a 'fat': 2a, 4a '쥐': 5a`
`setweight (Vector TSVECTOR,weight "char",Lexemes 스포츠 토토 베트맨 [])`	`TSVECTOR`	할당`weight`의 요소`Vector`에 나열된`Lexemes`	`setweight ( 'fat : 2,4 cat : 3 rat : 5b':: tsvector, 'a', 'cat, rat')`	`'고양이': 3A 'Fat': 2,4 '쥐': 5A`
`Strip (TSVECTOR)`	`TSVECTOR`	위치와 무게 제거`TSVECTOR`	`Strip ( 'Fat : 2,4 Cat : 3 Rat : 5a':: Tsvector)`	`'고양이' '뚱뚱한'쥐 '`
`to_tsquery ([config RegConfig,]쿼리 스포츠 토토 베트맨)`	`tsquery`	단어 정규화하고`tsquery`	`to_tsquery ( '영어', '& fat & rats')`	`'fat'& 'rat'`
`to_tsvector ([config RegConfig,]문서 스포츠 토토 베트맨)`	`TSVECTOR`	문서 스포츠 토토 베트맨 감소`TSVECTOR`	`to_tsvector ( '영어', '뚱뚱한 쥐')`	`'fat': 2 '쥐': 3`
`to_tsvector ([config RegConfig,]문서 JSON (B))`	`TSVECTOR`	문서의 각 문자열 값을 A로 줄입니다`TSVECTORTSVECTOR`	`to_tsvector ( '영어', ' "a": "뚱뚱한 쥐"':: json)`	`'fat': 2 '쥐': 3`
`TS_DELETE (Vector TSVECTOR,lexeme 스포츠 토토 베트맨)`	`TSVECTOR`	주어진 제거`lexeme`From`Vector`	`TS_DELETE ( 'FAT : 2,4 CAT : 3 RAT : 5A':: TSVECTOR, 'FAT')`	`'고양이': 3 '쥐': 5A`
`TS_DELETE (Vector TSVECTOR,Lexemes 스포츠 토토 베트맨 [])`	`TSVECTOR`	lexemes의 발생을 제거하십시오`lexemes`From`Vector`	`TS_DELETE ( 'FAT : 2,4 CAT : 3 RAT : 3 RAT : 5A':: TSVECTOR, ARRAY [ 'FAT', 'RAT']`	`'고양이': 3`
`TS_FILTER (Vector TSVECTOR,웨이트 "char"[])`	`TSVECTOR`	주어진 요소 만 선택`웨이트``Vector`	`TS_FILTER ( 'Fat : 2,4 Cat : 3B Rat : 5A':: TSVector, 'A, B')`	`'고양이': 3B '쥐': 5A`
`ts_headline ([config RegConfig,]문서 스포츠 토토 베트맨,쿼리 TSQUERY[,옵션 스포츠 토토 베트맨])`	`스포츠 토토 베트맨`	쿼리 일치 표시	`ts_headline ( 'x y z', 'z':: tsquery)`	`x y <b z </b`
`ts_headline ([config RegConfig,]Document JSON (B),쿼리 TSQUERY[,옵션 스포츠 토토 베트맨])`	`스포츠 토토 베트맨`	쿼리 일치 표시	`ts_headline ( ' "a": "x y z"':: json, 'z':: tsquery)`	`"a": "x y <b z </b"`
`TS_RANK ([웨이트 float4 [],]Vector tsvector,쿼리 tsquery[,정규화 Integer])`	`float4`	Query의 순위 문서	`TS_RANK (TextSearch, Query)`	`0.818`
`TS_RANK_CD ([웨이트 float4 [],]Vector TSVECTOR,쿼리 tsquery[,정규화 정수])`	`float4`	표지 밀도를 사용한 쿼리의 랭크 문서	`TS_RANK_CD ( '0.1, 0.2, 0.4, 1.0', TextSearch, Query)`	`2.01317`
`TS_REWRITE (쿼리 tsquery,대상 TSQUERY,대체 TSQUERY)`	`TSQUERY`	교체`대상`with`대체`내 쿼리 내	`ts_rewrite ( 'a & b':: tsquery, 'a':: tsquery, 'foo \| bar':: tsquery)`	`'b'& ( 'foo'\| 'bar')`
`TS_REWRITE (쿼리 TSQUERY,select 스포츠 토토 베트맨)`	`tsquery`	대상과 대체물을 사용하여 교체`select`명령	`ts_rewrite를 선택하십시오 ( 'a & b':: tsquery, 'select t, s from aliases')`	`'b'& ( 'foo'\| 'bar')`
`tsquery_phrase (Query1 tsquery,Query2 TSQUERY)`	`TSQUERY`	검색하는 쿼리 만들기`Query1`그 뒤에`Query2`(동일`<--`운영자)	`tsquery_phrase (to_tsquery ( 'fat'), to_tsquery ( 'cat'))`	`'fat'<-- 'cat'`
`TSQUERY_PHRASE (Query1 TSQUERY,Query2 tsquery,거리 정수)`	`TSQUERY`	검색하는 쿼리 만들기`Query1`그 뒤에`Query2`거리`거리`	`tsquery_phrase (to_tsquery ( 'fat'), to_tsquery ( 'cat'), 10)`	`'fat'<10 '고양이'`
`tsvector_to_array (TSVECTOR)`	`스포츠 토토 베트맨 []`	convert`TSVECTOR`Lexemes의 배열	`TSVECTOR_TO_ARRAY ( 'FAT : 2,4 CAT : 3 RAT : 5A':: TSVECTOR)`	`고양이, 지방, 쥐`
`tsvector_update_trigger ()`	`트리거`	자동에 대한 트리거 함수`TSVECTOR`열 업데이트	`트리거 생성 ... TSVECTOR_UPDATE_TRIGGER (TSVCOL, 'PG_CATALOG.swedish', Title, Body)`
`tsvector_update_trigger_column ()`	`트리거`	자동을위한 트리거 함수`TSVECTOR`열 업데이트	`트리거 생성 ... tsvector_update_trigger_column (tsvcol, configcol, title, body)`
`Unnest (TSVECTOR, outlexeme 스포츠 토토 베트맨, out위치 smallint [], out웨이트 스포츠 토토 베트맨)`	`Setof Record`	a 확장`TSVECTOR`행 세트	`Unnest ( 'Fat : 2,4 Cat : 3 Rat : 5a':: Tsvector)`	`(Cat, 3, d) ...`

Note

선택 사항을 수용하는 모든 스포츠 토토 베트맨 검색 기능RegConfig인수는에 지정된 구성을 사용합니다.default_text_search_config그 주장이 생략 될 때.

의 함수표 9.42는 일반적으로 일상적인 스포츠 토토 베트맨 검색 작업에 사용되지 않기 때문에 별도로 나열됩니다. 그들은 새로운 스포츠 토토 베트맨 검색 구성의 개발 및 디버깅에 도움이됩니다.

표 9.42.스포츠 토토 베트맨 검색 디버깅 기능

기능	반환 유형	설명	example	결과
`TS_DEBUG ([config RegConfig,]문서 스포츠 토토 베트맨, out별명 스포츠 토토 베트맨, out설명 스포츠 토토 베트맨, out토큰 스포츠 토토 베트맨, out사전 RegDictionary [], out사전 Regdictionary, outLexemes 스포츠 토토 베트맨 [])`	`Setof Record`	구성 테스트	`TS_DEBUG ( '영어', '가장 밝은 초신성')`	`(asciiword, "word, all ascii", the, English_Stem, English_Stem, ) ...`
`ts_lexize (dict Regdictionary,토큰 스포츠 토토 베트맨)`	`스포츠 토토 베트맨 []`	사전 테스트	`ts_lexize ( 'English_stem', 'stars')`	`Star`
`TS_PARSE (parser_name 스포츠 토토 베트맨,문서 스포츠 토토 베트맨, outTOKID Integer, out토큰 스포츠 토토 베트맨)`	`Setof Record`	파서 테스트	`TS_PARSE ( 'Default', 'Foo -Bar')`	`(1, foo) ...`
`TS_PARSE (parser_oid OID,문서 스포츠 토토 베트맨, outTOKID Integer, out토큰 스포츠 토토 베트맨)`	`Setof Record`	파서 테스트	`TS_PARSE (3722, 'foo -bar')`	`(1, foo) ...`
`TS_TOKEN_TYPE (parser_name 스포츠 토토 베트맨, outTOKID 정수, outalias 스포츠 토토 베트맨, out설명 스포츠 토토 베트맨)`	`Setof Record`	파서에 의해 정의 된 토큰 유형 받기	`TS_TOKEN_TYPE ( 'Default')`	`(1, asciiword, "Word, All Ascii") ...`
`TS_TOKEN_TYPE (parser_oid OID, outTOKID 정수, outalias 스포츠 토토 베트맨, out설명 스포츠 토토 베트맨)`	`Setof Record`	파서에 의해 정의 된 토큰 유형 받기	`TS_TOKEN_TYPE (3722)`	`(1, asciiword, "Word, All Ascii") ...`
`TS_STAT (SQLQUERY 스포츠 토토 베트맨, [웨이트 스포츠 토토 베트맨,] outWord 스포츠 토토 베트맨, outndoc 정수, outNentry Integer)`	`Setof Record`	통계 받기`TSVECTOR`열	`TS_STAT ( 'APOD에서 벡터 선택')`	`(foo, 10,15) ...`

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9.12.네트워크 주소 기능 및 운영자	메이저 토토 사이트 : 문서 : 10 : 메이저 토토 사이트 10.23 문서화	9.14.